一种标量图像转化为矢量图的方法

文档序号:6544411阅读:3180来源:国知局
一种标量图像转化为矢量图的方法
【专利摘要】本发明公开了一种标量图像转化为矢量图的方法,通过对原始图像进行线条化,得到图像的边缘轮廓图;对边缘轮廓图进行色阶标准化调整,获取线条增强的轮廓图;计算图像阈值,然后二值化图像阈值;获取边缘轮廓点,连续的边缘轮廓点构成一个多边形;对每个多边形的点进行曲线拟合;通过贝塞尔曲线绘制曲线拟合后的多边形,并用黑色填充,得到矢量边缘图;对原图通过双边滤波迭代进行图像平滑,获取平面光滑的图像;平面图像和矢量边缘图像进行正片叠底运算,最终获取轮廓清晰的矢量化卡通图像。本发明的积极效果是:处理速度快,可在智能手机上实现其算法;处理效果好,图像平滑,色彩丰富、轮廓清晰;扩展性强,可改变为多种矢量特效。
【专利说明】一种标量图像转化为矢量图的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理方法,特别涉及一种标量图像转化为矢量图的方法,主要涉及将照片图像转换为矢量图像,从而实现照片图像卡通化的效果。
【背景技术】
[0002]数字图像处理在我们生活的时代得到了迅速发展,通过图像处理,为人们提供了更多风格的照片。与此同时,电脑制作的卡通、CG电影也将图像渲染得更纯美和更有视觉感染力。将自己的照片自动转换成卡通效果,提供像漫画一样的图像,能极大的丰富人们照片的形式。目前常用的将照片卡通化的方法通常线条粗糙、色彩单调;或者需要人工干预操作。

【发明内容】

[0003]为了克服现有技术的上述缺点,本发明提供了一种标量图像转化为矢量图的方法,采用一种基于平滑照片,并将照片线条化和矢量化的方法,高效快速得到高质量的卡通照片。
[0004]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种标量图像转化为矢量图的方法,包括如下步骤:
[0005]步骤一、对原始图像进行线条化,得到图像的边缘轮廓图;
[0006]步骤二、对边缘轮廓图进行色阶标准化调整,获取线条增强的轮廓图;
[0007]步骤三、计算图像阈值,然后二值化图像阈值;
[0008]步骤四、获取边缘轮廓点,连续的边缘轮廓点构成一个多边形;
[0009]步骤五、对每个多边形的点进行曲线拟合;
[0010]步骤六、通过贝塞尔曲线绘制曲线拟合后的多边形,并用黑色填充,得到矢量边缘图;
[0011]步骤七、对原图通过双边滤波迭代进行图像平滑,获取平面光滑的图像;
[0012]步骤八、平面图像和矢量边缘图像进行正片叠底运算,获取矢量化卡通图像。
[0013]与现有技术相比,本发明的积极效果是:
[0014]1、处理速度快,可在智能手机上实现其算法;
[0015]2、对单张照片无特殊要求,可自动适应曝光不足、精度低的照片;
[0016]3、处理效果好,图像平滑,色彩丰富、轮廓清晰;
[0017]4、对精度低的如印章等图片能高精度重现;
[0018]5、转换成矢量图后,可以无限放大图像无失真;
[0019]6、扩展性强,可改变为多种矢量特效。
【具体实施方式】
[0020]一种标量图像转化为矢量图的方法,包括如下步骤:[0021]步骤一、对原始图像进行线条化,得到图像的边缘轮廓图:
[0022]1.滤波:主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。滤波方法主要用高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核,然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。
【权利要求】
1.一种标量图像转化为矢量图的方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤一、对原始图像进行线条化,得到图像的边缘轮廓图; 步骤二、对边缘轮廓图进行色阶标准化调整,获取线条增强的轮廓图; 步骤三、计算图像阈值,然后二值化图像阈值; 步骤四、获取边缘轮廓点,连续的边缘轮廓点构成一个多边形; 步骤五、对每个多边形的点进行曲线拟合; 步骤六、通过贝塞尔曲线绘制曲线拟合后的多边形,并用黑色填充,得到矢量边缘图; 步骤七、对原图通过双边滤波迭代进行图像平滑,获取平面光滑的图像; 步骤八、平面图像和矢量边缘图像进行正片叠底运算,获取矢量化卡通图像。
2.根据权利要求1所述的一种标量图像转化为矢量图的方法,其特征在于:步骤一所述的对原始图像进行线条化,得到图像的边缘轮廓图的具体方法为: (1)滤波:将图像与高斯滤波函数进行卷积,得到一个平滑图像; (2)增强边缘:对平滑图像进行拉普拉斯运算,将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。
3.根据权利要求1所述的一种标量图像转化为矢量图的方法,其特征在于:步骤三所述的计算图像阈值的方法为: (1)求出图像的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Pmax和Pmin,令初始阈值TO=(Pmax+Pmin)/2 ; (2)根据阈值T(k)将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值Hl和H2 ; (3)求出新阈值T(k+l) = (Hl+H2)/2 ; (4)若T(k)=T(k+l),则所得即为图像阈值;否则返回步骤(2),继续进行迭代计算。
【文档编号】G06T5/00GK103927727SQ201410161481
【公开日】2014年7月16日 申请日期:2014年4月22日 优先权日:2014年4月22日
【发明者】徐滢 申请人:成都品果科技有限公司
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